图像匹配

图像匹配matlab源代码，需要稍作修改以符合个人需求。

MATLAB影像拼接代码图像马赛克和拼接-Yiren Lu (luyiren [at] seas [dot] upenn [dot] edu)图像拼接和拼接的MATLAB实现：哈里斯角检测器见corner_detector_impl.m哈里斯、克里斯和迈克·斯蒂芬斯。“组合角和边缘检测器。”阿尔维视觉会议。卷。15. 1988年。自适应非极大值抑制(ANMS)见anms.m布朗、马修、理查德·塞利斯基和西蒙·温德。“使用多尺度面向补丁的多图像匹配。”2005年IEEE计算机协会计算机视觉和模式识别会议(CVPR'05)。卷。1. IEEE，2005。几何模糊见geo_blur.m Berg、Alexander C.和Jitendra Malik。“模板匹配的几何模糊。”计算机视觉和模式识别，2001年。CVPR 2001年。2001年IEEE计算机学会会议论文集。卷。1. IEEE，2001。图像描述符匹配见feat_desc.m或feat_desc_geoblur.m 40x40补丁描述符下采样到8x8

本资源通过模板匹配技术，利用Matlab语言实现了高效的图像匹配功能。

该界面用于计算两幅图像之间的互信息值，互信息值是图像相似度的评价指标。互信息值越大，图像越相似。界面设计简单，使用方便，可以帮助用户快速计算图像的互信息值。

这篇文章介绍了如何利用Matlab编写和实现NCC（归一化互相关）算法来进行图像匹配，特别适合初学者。NCC算法是一种经典的图像处理技术，通过计算两幅图像之间的相似度来实现图像匹配。详细解释了算法背景和实现步骤，帮助读者快速掌握相关知识。

这是一份专注于sift图像匹配的Matlab代码，研究图像配准问题。代码涵盖了从特征提取到特征点匹配的全部过程，用户可以根据实际需求自行调整和应用。

两个 MATLAB 代码文件助力图像特征分析。关键点检测程序'' 用于提取图像的 SIFT 关键点及其描述符。imagekeypointsmatchingprogram'' 支持用户调节图像属性（如强度、旋转度等），进而验证代码的鲁棒性，并通过关键点位置匹配计算不同图像间关键点匹配的百分比。用户可根据命令窗口提示选择图像和属性。

通过利用Hausdorff距离进行的图像模板匹配变换在MATLAB中实现。该方法允许精确比较图像之间的形状和结构，提高了匹配的准确性和效率。

人类指纹在细节上具有独特性，被称为细节，可用于指纹验证。该项目研究基于指纹细节点匹配的指纹识别系统，在多种指纹算法和技术中广泛应用。方法涵盖从指纹图像提取细节点、图像增强、图像分割及细节匹配。项目使用Matlab平台进行编码，并设计了相应的图形用户界面。

此脚本实现了左右匹配算法。